最佳实践-数据压缩(生成赫夫曼编码和赫夫曼编码后的数据)

我们已经生成了 赫夫曼树, 下面我们继续完成任务 生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码 , 如下表:=01 a=100 d=11000 u=11001 e=1110 v=11011 i=101 y=11010 j=0010 k=1111 l=000 o=0011 使用赫夫曼编码来生成赫夫曼编码数据 ,即按照上面的赫夫曼编码，将"i like like like java do you like a java" 字符串生成对应的编码数据, 形式如下.1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100 思路：前面已经分析过了，而且我们讲过了生成赫夫曼编码的具体实现。 代码实现：看老师演示:

private static String byteToBitStr(boolean flag, byte b) {
int temp = b;
if (flag) {
temp |= 256; 
}
String str = Integer.toBinaryString(temp);
if (flag) { 
return str.substring(str.length() - 8);
} else {
return str;}}

最佳实践-数据解压(使用赫夫曼编码解码) 使用赫夫曼编码来解码数据，具体要求是 前面我们得到了赫夫曼编码和对应的编码byte[] , 即:[-88, -65, -56, -65, -56, -65, -55, 77, -57, 6, -24, -14, -117, -4, -60, -90, 28] 现在要求使用赫夫曼编码， 进行解码，又重新得到原来的字符串"i like like like java do you like a java"

思路：解码过程，就是编码的一个逆向操作。 代码实现：看老师演示:

private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
byte b = huffmanBytes[i];
boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
stringBuilder.append(byteToBitStr(!flag, b)); //拼接到stringBuilder中 
} 
Map<String, Byte> map = new HashMap<>();
for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
}
List<Byte> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < stringBuilder.length();) {
int count = 1;
boolean flag = true;
Byte b = null;
while (flag) {
String key = stringBuilder.substring(i, i + count);
b = map.get(key);
if (b == null) {
count++;
} else {
flag = false;
}}
list.add(b);//匹配到一个就加入list
i += count;}
byte[] b = new byte[list.size()];
for (int i = 0; i < b.length; i++) {
b[i] = list.get(i);
}
return b;}